最近在学 Agent 的 harness 工程。
和 ChatGPT 讨论后，生成一张核心脉络的图。
这个大框架基本讲透了 harness 核心要点～

2026 年了，竟然在小红书看到这样一段指责 AI 和指责 AI 使用者的一段话。
仔细一品，发现没有一句话是对的。
全是情绪，没有事实

谁赞成，谁反对😂

有点不想承认，但现在的事实是：
AI写产品PRD的能力远远超给我。

作为 ToB 的AI产品经理，我写 PRD、画原型，基本已经全部外包给 AI 了（主力用 Codex）。

只要上下文给得够完整，它写出来的东西，就是比我更全、更好、更稳。

有时候看他写出来的PRD，我确实想呆坐在椅子上，然后说一句，真tm牛逼。

可能你看到这，会下意识觉得：那产品经理是不是要完了？
不是，只是产品经理的活变了。

以前你是写文档的人，现在你变成两个角色：
一是：喂 AI 的人
二是：审 AI 的人

先说第一个，喂。

很多人用 AI，其实是在许愿。
丢一段 prompt，就想让它自动生成一份完整 PRD，本质上跟“求神拜佛”没区别。

真正有效的方式是：
你得手里有一整套“产品上下文库存”。

包括什么？
你公司的产品定位、功能结构、术语体系、业务背景、用户场景、现有方案、你脑子里的解决思路……
这些东西，不是一次性整理的，是你和团队长期一点点攒出来的。
说白了，AI写得好不好，是看你喂得有多好。

再说第二个，审。

AI能写，但它不帮你担责。
哪些地方在胡扯，哪些地方逻辑是空的，哪些地方该砍，哪些地方必须你亲自下手改，这些全得你来兜底。

而且这里有个很反直觉的点：
审AI，比你自己写更累。

你可以想象你在审一个下属写的PRD，偶尔还能放点水。
但AI写的东西，你不敢放。
因为它不会背锅，你会。
所以你必须逐字过，反复改，再读一遍，再改。

很多时候，你花在“审+改”的时间，
比你自己从0写一份还长。

所以真正的坑在这：
用AI，不一定更省时间。

你要花时间去：
让它理解你（喂上下文）
再花时间去：
确保它没坑你（审稿）

这两件事，没一件是轻松活。
后面有机会可以专门展开讲讲。

“格雷斯需要多少噬星体？”
“200万千克。”
“洛基给你。我可以晚6年回家。”

😭
《挽救计划》真的是我最近几年最爱的电影。

如果你还没用上chatGPT最新的image2模型，可以试试注册一个新号。

不知道为什么，OpenAI的新功能对新号的支撑会更快

对 A 厂的 Claude 彻底祛魅了。
主力号用了半个月毫无预警被封
新号更是注册即秒封。
作为一个重度依赖 AI 的用户，为了使用它而付出的网络和账号维护成本已经远超其带来的便利。加上最近开始搞的实名制，这种风控策略和用户体验真的太劝退了。

及时止损，效率至上。
今天正式切回 Codex 阵营了。
另外，正好赶上今天 Gemini Mac 客户端首发，桌面级的体验丝滑很多。

拜拜了您 臭claude

Claude最新的mac桌面端，功能确实升级了，但变丑了，没有之前优雅了

AI时代 如何保持「真实思考密度」，是每个人的必修课。

用claude code 对产品经理的工作流赋能。效率夯爆了。

用一个我要处理的真实需求跑了一遍，才2小时就迭代完成了，

描述需求→澄清需求→AI自己HTML画原型图→然后写PRD。然后AI自己打开HTML文件，自己截屏对应部分，再把图片插入到PRD里指定位置 。

最后人类微调 补充。

明天上班时做成skill，以后画原型和PRD效率Max！

AI教学课程，感觉应该归类到“生鲜行业”